在命令行中输入以下命令: conda activate your_env_name 安装gdal 的依赖库 geos 和 proj。在命令行中输入以下命令: conda install geos proj 安装gdal。可以使用 Conda-forge 渠道提供的 gdal 包。在命令行中输入以下命令: conda install -c conda-forge gdal 如果需要安装特定版本的 gdal,可以指定版本号。例如,...
-n your_env_name的作用是使得专用环境变量只对your_env_name生效,省略掉可对所有conda环境生效。 配置之后按提示重启conda环境即可生效。 conda deactivate conda activate your_env_name 查看和确认修改后的conda环境 conda env config vars list which python nvcc -V 其他命令 conda env config vars unset PATH ...
注:env_name表示创建虚拟环境的名字,可以起任意名(我创建时命名为pytorch) 激活虚拟环境 总结: #创建一个虚拟环境 conda create -n [your_env_name(你的虚拟环境的名字)] python==[X.X](2.5、3.8等) #eg:conda create -n nnunet_env python=3.8 #进入虚拟环境 conda activate [你的虚拟环境名] #退出虚...
使用conda create -n your_env_name python=3.6 anaconda 命令创建python版本为3.6、名字为your_env_name(笔者这里创建了一个pycareonly)的虚拟环境。your_env_name文件可以在Anaconda安装目录envs文件下找到。 4. 将包安装到指定的虚拟环境 笔者尝试了先用conda activate your_env_name,然后pip install的方式,结果...
condact env_name #进入env_name环境 source activate env_name source ~/your_env/bin/activate #我conda-pack 进行环境迁移后激活your_env 退出环境,选其一即可 conda deactivate deconda conda环境创建与删除 环境创建 conda create -n env_name 该环境位置~/anaconda3/envs/env_name/ ...
Linux: source activate your_env_name(虚拟环境名称) Windows: activate your_env_name(虚拟环境名称) 这是再使用 python --version 可以检查当前python版本是否为想要的。 5、对虚拟环境中安装额外的包。 使用命令 conda install -n your_env_name [package] ...
conda create -n <your_env_name> python=<python版本号># 创建新环境 conda create-n <your_env_name> --clone ENV # 复制现有环境, Path to (or name of) existing local environment. 2. 激活虚拟环境 conda activate <虚拟环境名称> 3. 删除虚拟环境 ...
condacreate -n your_env_name python=X.X 其中,your_env_name是虚拟环境的名称,自己随便指定。python后面跟指定的Python版本,可以是2.7, 3.6, 3.7等。 创建好了自己的虚拟环境之后,就可以来激活虚拟环境,命令如下: Linux: source activate your_env_name或者conda ac...
conda create --name your_env_name your_env_name是环境名称,对环境的操作后面会详述 激活环境 conda activate 添加channels (相当于R的镜像源) conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anac...
conda create --name your_env_name python=3.5 numpy scipy 复制某个环境: conda create --name new_env_name --clone old_env_name 删除虚拟环境:conda remove -n conda_name --all 查看已有环境:conda env list 或conda info --envs 激活虚拟环境:conda activate conda_name 或 source activate conda_...